Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di: - Decodificare il potenziale dell’intelligenza artificiale per trasformare radicalmente i processi di amministrazione, finanza e controllo. - Tradurre l’innovazione tecnologica in valore concreto, grazie all’analisi di use case reali su forecasting, anomaly detection, natural language processing e machine learning applicati alla funzione AFC. - Riprogettare la funzione AFC come centro di intelligenza aumentata, capace di anticipare scenari, ottimizzare le decisioni e supportare il business in tempo reale. - Valutare criticamente rischi, implicazioni etiche e impatti organizzativi legati all’integrazione dell’IA nei sistemi aziendali. - Sviluppare una mentalità "tech-savvy e data-driven", indispensabile per diventare protagonisti della trasformazione digitale.

Conoscenza e comprensione: lo studente avrà acquisito la capacità di comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale e dell’automazione, con particolare riferimento alle applicazioni nella funzione AFC. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente sarà in grado di: -Riconoscere e analizzare casi d’uso concreti in cui l’IA ha portato vantaggi competitivi in contabilità, controllo di gestione, budgeting e tesoreria. -Utilizzare strumenti e framework di base per l’analisi predittiva e la data intelligence, interpretando output di modelli di machine learning. -Progettare processi AFC evoluti, integrando tecnologie emergenti come RPA, NLP, chatbot e predictive analytics. Autonomia di giudizio: lo studente avrà sviluppato la capacità di valutare criticamente l’impatto etico, organizzativo e strategico dell’adozione dell’IA nei processi aziendali. Abilità comunicativa: lo studente sarà in grado di sviluppare modalità comunicative di alto livello attraverso l’ideazione e la presentazione di use case applicati al contesto aziendale e allo stesso tempo di costruire una visione proattiva e innovativa del proprio ruolo professionale, orientata alla trasformazione digitale e alla creazione di valore tramite i dati. Capacità di apprendimento: lo studente avrà acquisito la capacità di apprendimento necessaria alla prosecuzione e conclusione degli studi in autonomia.

Introduzione alle Tecnologie Emergenti: Panoramica delle tecnologie emergenti e Impatto delle tecnologie emergenti su Amministrazione, Finanza e Controllo Funzioni Avanzate Excel per AFC Utilizzo e applicazione delle funzioni complesse applicate a dati reali Data Analytics Introduzione al Data Analytics Dal Dato all’informazione: comprensione e rappresentazione Visualizzazione dei dati: strumenti e tecniche Storytelling AFC Artificial Intelligence (AI) & GenAI Introduzione all'Artificial Intelligence Principali tecniche e algoritmi di AI Applicazioni di AI in AFC Introduzione alla Gen AI Applicazioni di GenAI in AFC Prompting applicato al mondo AFC Agentic AI & Normativa (AI ACT) Introduzione all’agentic AI Dall’agente al multi agente Evoluzione del mercato e agenti attualmente disponibili Quadro normativo dell’AI (AI ACT)

Libro di testo suggerito: "Artificial Intelligence in Accounting and Auditing" – Miklos A. Vasarhelyi & Michael Alles

-Lezioni frontali. -Laboratori pratici.

La valutazione dello studente avverrà tramite l’approccio di continuous learning. Prova scritta d’esame finale.

Voto d’esame. Interesse per la materia, professionalità e attitudine alla ricerca.